Secondo un comunicato emesso dall’Università di Warwick, con una nuova tecnica è possibile prevedere una nascita pretermine con una precisione fino al 73%. Sviluppata dagli scienziati dell’Università, la nuova tecnica viene descritta in uno studio apparso su Scientific Reports.
Anche in questo caso c’entra l’intelligenza artificiale: i ricercatori hanno “addestrato” un dispositivo per analizzare i tamponi vaginali prelevati durante esami di routine tramite tecniche di apprendimento automatico.
Si tratta di un test non costoso, e non invasivo, che potrebbe essere parte degli esami di routine che si svolgono sulle donne incinte, in particolare quelle già rischio di parto prematuro.
La tecnica analizza i composti organici volatili che si trovano nella vagina. Scompensi nei livelli dei ceppi batterici del microbioma vaginale possono portare ad una patologia denominata vaginosi batterica. Questa patologia all’inizio della gravidanza può essere collegata ad un rischio più alto di nascita pretermine.
La nuova tecnica analizza le molecole prelevate dal tampone vaginale e, usando tecniche di apprendimento automatico (machine learning), aiuta ad individuare i modelli di composti organici volatili che a loro volta possono indicare una vaginosi batterica.
Il test effettuato durante il secondo trimestre di gravidanza ha un’accuratezza di 66% mentre quello effettuato durante il terzo trimestre ha un’accuratezza dei 73%.
“Abbiamo dimostrato che la tecnologia ha una buona accuratezza diagnostica e in futuro potrebbe far parte di un percorso assistenziale per determinare chi consegnerebbe pretermine”, spiega Lauren Lacey, ricercatrice della Warwick Medical School.
L’analisi, secondo quanto spiega James Covington della University of Warwick School of Engineering, porta via solo pochi minuti e lo stesso dispositivo per eseguirla non è molto grande e può essere facilmente collocato in un reparto di maternità. Lo stesso dispositivo, poi, risulta abbastanza facile da usare.
